A. 배치 파일을 읽고 BigQuery에 쓸 수 있는 서비스 계정을 사용합니다.

B. 프로젝트 소유자 역할을 서비스 계정에 부여하고 작업을 실행합니다.

C. Cloud Dataproc 클러스터에서 프로젝트 뷰어 역할이 있는 사용자 계정을 사용하여 배치 파일 읽기
BigQuery에 쓰기

D. 나만 파일을 볼 수 있도록 Google Cloud Storage 버킷을 제한합니다.

A. Cloud Dataflow를 사용하여 변환을 실행하십시오. Stackdriver로 작업 시스템 지연을 모니터링합니다. 작업자 인스턴스에 대해 기본 자동 확장 설정을 사용합니다.

B. Cloud Dataproc을 사용하여 변환을 실행하십시오. 진단 명령을 사용하여 운영 출력 아카이브를 생성합니다. 병목 현상을 찾아 클러스터 리소스를 조정합니다.

C. Cloud Dataflow를 사용하여 변환을 실행합니다. 작업 샘플링에 대한 총 실행 시간을 모니터링합니다. 필요한 경우 기본이 아닌 Compute Engine 머신 유형을 사용하도록 작업을 구성합니다.

D. Cloud Dataproc을 사용하여 변환을 실행합니다. 클러스터의 CPU 사용률을 모니터링합니다. 명령행을 통해 클러스터의 작업자 노드 수를 조정하십시오.

A. 전용 서비스 계정을 만들고 미사용 암호화를 사용하여 API 서비스 호출의 일부로 Compute Engine 클러스터 인스턴스에 저장된 데이터를 참조하십시오.

B. Cloud Key Management Service에서 암호화 키를 생성합니다. 이 키를 사용하여 모든 Compute Engine 클러스터 인스턴스의 데이터를 암호화합니다.

C. 로컬에서 암호화 키를 생성합니다. Cloud Key Management Service에 암호화 키를 업로드합니다. 이 키를 사용하여 모든 Compute Engine 클러스터 인스턴스의 데이터를 암호화합니다.

D. Cloud Key Management Service에서 암호화 키를 생성합니다. Compute Engine 클러스터 인스턴스의 데이터에 액세스할 때 API 서비스 호출에서 해당 키를 참조하세요.

A. 데이터가 항상 암호화되어 있는지 확인하십시오.

B. 특정 테이블에 대한 쓰기를 비활성화합니다.

C. BigQuery API 액세스를 승인된 사용자로 제한합니다.

D. 여러 테이블 또는 데이터베이스에서 데이터를 분리합니다.

E. Google Stackdriver 감사 로깅을 사용하여 정책 위반을 확인합니다.

F. 역할별로 테이블에 대한 액세스를 제한합니다.

A. VPN 연결

B. 특수 브라우저

C. SSH 터널

D. FTP 연결